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UNIT-2 人工智能中的游戏
2.3 水壶问题：有两个水壶，分别叫做四和三；四最多能装四加仑水，三最多能装三加仑水。我们如何才能在四号水壶中装两加仑水。状态空间是一组有序对，给出任意时刻一对水壶中的加仑数，即 (四，三)，其中四 = 0、1、2、3、4，三 = 0、1、2、3。起始状态为 (0,0)，目标状态为 (2,n)，其中 n 无关，但限制为三，可容纳 0 至 3 加仑水。解决该问题的主要生成规则如下所示： 初始条件 目标 注释 1 (four,three) 如果 four < 4 (4,three) 从水龙头填充 four 2 (four,three) 如果 three< 3 (four,3) 从水龙头填充 three 3 (four,three) 如果 four > 0 (0,three) 将 four 清空放入排水管 4 (four,three) 如果 three > 0 (four,0) 将 three 清空放入排水管 5 (four,three) 如果 four+three<4 (four+three,0) 将 three 清空放入 four 6 (four,three) 如果 four+three<3 (0,four+three) 将 four 清空放入 three 7 (0,three) 如果 three>0 (three,0) 将 three 清空放入 four 8 (four,0) 如果 four>0 (0,four) 将 four 清空放入 three 9 (0,2) (2,0) 将 three 清空放入 four 10 (2,0) (0,2) 将 four 清空放入 three 11 (four,three) 如果 four<4 (4,three-diff) 将 diff, 4-four, 从 three 倒入 four 12 (three,four) 如果 three<3 (four-diff,3) 将 diff, 3-three, 从 four 倒入 three 并且给出以下解决方案 应用 Jug four、jug three 规则 0 0 0 3 2 3 0 7 3 3 2 4 2 11 0 2 3 2 0 10
合作游戏环境中的人机协作
人机交互在我们日常生活的许多领域中无处不在。在本文中，我们研究了在具有部分可观察信息的协作式人工智能驱动的词语联想游戏中的人机协作。在我们的实验中，当参与者认为他们正在与人工智能或人类一起玩时，我们测试了参与者对其伙伴的主观社会感知（融洽度、智力、创造力和可爱度）的各个维度。我们还测试了参与者在呈现各种置信度水平时对其伙伴的主观社会感知。我们在 Mechanical Turk（n=164）上对这款协作游戏进行了大规模研究。我们的结果表明，当参与者认为他们的伙伴是人类时，他们会发现他们的伙伴比他们认为他们正在与人工智能伙伴互动时更讨人喜欢、更聪明、更有创造力、更融洽，并使用更多积极的词语来描述他们伙伴的属性。我们还发现游戏结果（包括胜率和完成回合）没有差异。我们利用定量和定性研究结果，探讨了人工智能代理的透明度，包括对整合或支持人机协作的工具的设计影响，并规划了未来研究的方向。我们的研究结果对其他形式的人机交互和交流具有启示意义。
对人工智能辅助游戏开发的经验见解
摘要：本研究对游戏开发流程中的生成人工智能 (AI) 工具进行了实证探索，从概念艺术创作到游戏引擎中的 3D 模型集成。该研究采用 Leonardo AI、Scenario AI、Alpha 3D 和 Luma AI 等 AI 生成器，研究它们在生成游戏资产中的应用。该过程以日记的形式记录下来，范围从使用幻想游戏提示制作概念艺术到在 Blender 中优化 3D 模型并将其应用于虚幻引擎 5。研究结果强调了 AI 在增强概念化阶段的潜力，并确定了在制作适合游戏开发的优化高质量 3D 模型方面面临的挑战。这项研究揭示了 AI 在游戏设计中的当前局限性和道德考虑，表明虽然生成 AI 工具对改变游戏开发具有重大前景，但它们的全面整合取决于克服这些障碍并获得更广泛的行业认可。
以玩家为中心的人工智能实现自动游戏个性化
大量研究致力于数字应用的自动个性化，尤其是互联网应用[8]。随着互联网服务内容的增长，个性化应用（如推荐系统）有助于缓解信息过载和决策疲劳[8]。这项工作范围从网页上相对简单的更改（例如，使用每个用户的姓名）到使用更深层次的用户需求和行为模型的复杂定制[28]。电脑游戏是一个相对较新的个性化领域。与信息搜索和电子商务等经典个性化领域相比，人们玩游戏的原因更为广泛（例如，挑战、探索、审美体验和社交活动）。因此，更难确定游戏应该适应的个体玩家的需求和偏好。此外，与其他数字应用（如网站）相比，电脑游戏通常涉及更复杂的内容和用户交互。典型的游戏玩法是多感官的（例如，视觉、听觉和触觉），并包含多层含义（例如，正式规则和故事）。因此，要个性化游戏，需要进一步的技术进步（如何程序化地调整更复杂的游戏内容）和新的设计原则（如何根据各种玩家需求进行个性化），而不是我们从经典的个性化领域学到的东西。因此，电脑游戏是研究下一阶段个性化技术的绝佳领域。在本文中，我们采用了 Bakkes、Tan 和 Pisan 的定义 [ 4 ]，即个性化游戏是根据当前玩家的信息进行自我调整的游戏，例如通过自动确定适合当前玩家的难度级别。本文的主要论点是，现有的个性化游戏人工智能研究可以从更多以玩家为中心的视角中受益。尽管他们在技术上做出了贡献，但该领域的大多数现有工作主要面向更复杂的算法和系统功能。这种以系统为中心的个性化方法已经在个性化网络应用程序的早期研究中尝试过。它导致了试图“找到工具的用途，并部署最酷的新功能”的实践，并使这些应用程序对它们应该服务的人群不那么有用[ 28 ]。我们的目标是展示游戏人工智能研究的现状为了避免类似的缺点，游戏 AI 研究社区可以从进一步将技术研究与玩家需求和行为的深度模型结合起来中受益。在本文中，我们通过认知科学理论绘制了游戏 AI 在个性化方面的研究现状，介绍了我们为加强上述一致性而开展的初步工作。具体来说，我们使用 Norman 关于行动阶段的认知理论 [ 37 ] 来研究玩家经历的每个阶段的最新研究成果，并确定有待进一步研究的未解决的问题。
可穿戴触觉游戏控制器 - arXiv
本文概述了一种可穿戴游戏控制器的开发，该控制器结合了振动触觉反馈，为控制数字游戏提供了低成本、多功能和直观的界面。该设备与许多传统的触觉反馈实现不同，它将基于振动触觉的触觉反馈与基于手势的输入相结合，从而成为用户和虚拟环境之间的双向管道。该设备旨在挑战所谓的“界面”，并借鉴了 Actor-Network 理论领域的工作，有目的地模糊人与机器之间的界限。这可以提供更身临其境的体验，因此直观的界面不会让用户感觉自己正在控制飞机，而是让用户成为由用户手部动作控制的飞机。该设备引发了有趣的动作和刺激。它在游戏环境中为触觉控制器的便携式和低成本解决方案开辟了新领域。
为节奏游戏 osu！创建 AI
4 方法 12 4.1 所用资源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 4.3 播放节拍图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 号
共同创作故事叙述游戏的人工智能架构
由于误解和共同的历史，这些角色之间产生了矛盾。WAWLT 中的角色使用故事筛选模式来理解世界。由于不同的角色可以使用不同的筛选模式，他们会对已经发生的事件讲述不同的故事——而这些相互冲突的理解导致他们采取相互冲突的行为。通过选择每个角色对相同事件采用几种可能的叙事框架中的哪一种，以及角色将如何根据他们对过去事件的理解对世界采取行动，玩家可以引导这些新出现的冲突的演变。WAWLT 是基于人工智能的游戏设计的一个例子[6]，其灵感来自对模拟驱动游戏中现有玩家讲故事实践的研究[5,12]。在设计 WAWLT 时，我们着手提供创造力支持功能，帮助玩家克服[13]中记录的四大创造力障碍：对空白画布的恐惧、对判断的恐惧、写作障碍和完美主义。进一步的设计灵感来自桌面故事讲述游戏 [ 2 , 19 , 20 ] 和人工智能增强的即兴戏剧体验《坏消息》[ 26 ]。WAWLT 旨在通过为玩家提供智能情节方向建议来支持玩家讲故事的实践，这些建议来自实时社交模拟，并由机器可理解的意图语言中的玩家话语引导。本文简要介绍了 WAWLT 人工智能架构及其关键子系统在支持混合主动故事讲述方面的作用。有关 WAWLT 设计的更多信息，请参阅 [10]。
第一部分：以战略形式设计游戏
- “Session #”显示被分配一起玩的受试者。 - “Player”记录分配给受试者的角色。 - “Time”表示每个玩家/自然移动做出决定的时间 - “Choice”记录受试者选择的选项。 - “Subject”记录登录名 - “Outcome”是终端节点。
改变游戏规则 - GNSS 内部
Jules McNeff 是美国弗吉尼亚州维也纳 Overlook Systems Technologies, Inc. 的战略与项目副总裁。他曾于 1986 年至 1989 年担任五角大楼空军总部的全球定位系统 (GPS) 项目要素监控员；1989 年至 1996 年担任国防部长办公室 (OSD) 指挥、控制、通信和情报 (C3I) 及采购与技术 (A&T) 的 GPS 联络员；1996 年至 2002 年在行业内为国家安全空间架构师提供支持；2002 年至 2003 年担任 NASA 局长的特别助理；2003 年至今负责支持 OSD 网络和信息集成 (NII)。McNeff 于 1996 年至 2003 年期间担任美国 GPS 工业委员会军事事务主任，并从 1996 年至今担任公共 X-Y 测绘项目主任。他是 Inside GNSS 编辑顾问委员会成员。他毕业于美国空军学院，获得电气工程学士学位，并从哈佛商学院获得工商管理硕士学位。
普通游戏和非游戏的基本识别...
虽然有些大型鱼类一眼就能识别出来，或者与彩色照片对比后就能识别出来，但如果没有分类学索引，就无法区分其他鱼类。为了准确识别在野外获得的鱼类，用户必须了解鱼类的一些基本解剖特征。一旦知道了具体的形态特征，就可以进行标准化计数和/或测量来确定鱼类身份。识别鱼类最明显的特征是体型、形状和颜色。不同鱼类的鳍的数量、类型和大小也不同，它们的位置（或完全缺失）有助于区分物种。大多数鱼类有两种基本类型的鳍，单鳍和双鳍。单鳍位于身体中线，包括背鳍、臀鳍和尾鳍。鲶鱼和鳟鱼还具有位于背鳍和尾鳍之间的脂鳍（或肉鳍）。背鳍可以是单鳍或双鳍，其长度和高度因科而异。鱼类之间的尾鳍变化也很常见，一些尾鳍分叉，另一些尾鳍圆润。如果尾鳍的上叶和下叶形成镜像（对称），则称为同尾鳍。鲟鱼等物种的尾部有异尾鳍，其中一个叶比另一个叶稍大（不对称）。成对的鳍包括位于鳃裂后方身体中部附近的胸鳍，以及位于臀鳍和胸鳍之间的腹鳍。大多数鳍由坚硬的棘、柔软的鳍条或两者支撑。鳞片的类型、鳞片数量和鳞片位置在识别鱼类时也提供了有用的信息。北卡罗来纳州的大多数鱼类都有三种鳞片类型中的一种，即硬鳞、圆鳞或栉鳞。硬鳞形成坚硬的盔甲状板，在鲟鱼和雀鳝等原始鱼类中发现。圆鳞触感光滑，在鳟鱼和大多数小鱼上都有。栉鳞含有非常小的刺，在皮肤表面产生粗糙的纹理。太阳鱼科的成员全身覆盖着栉鳞。一些鱼类科的成员（如鲶鱼）没有鳞片。测量不同的外部特征通常用于区分鱼类群体。体长是最常见的测量方法之一。叉长 (FL) 是从吻尖到尾叉最深处的距离。标准长度 (SL) 是从吻尖到位于脊椎末端附近的尾板的距离。北卡罗来纳州内陆猎鱼的尺寸限制是根据鱼的总长度 (TL) 设定的。总长度是从嘴闭合时的吻尖到尾巴最长部分末端的距离。测量总长度时，将尾巴挤压在一起并带到一个点以允许最大距离。眼直径、身体深度和头长是用于识别鱼类的其他测量值的示例。一旦用户熟悉了基本的解剖特征，本文档中包含的分类键可用于区分北卡罗来纳州常见的 14 个鱼类科。本键绝不是北卡罗来纳州鱼类的详尽列表；已知该州有 30 多个鱼类科。未包含在该关键字中的科很少在野外遇到，但如果需要更多信息，请查阅本文档中引用的参考资料。